ML Ops Silkhom

En tant que ML Ops Engineer, vous jouerez un rôle essentiel dans l'intégration, le déploiement, l'industrialisation et la maintenance des modèles d'IA/ML. Vous garantirez la performance, la fiabilité, la sécurité et la conformité des modèles déployés tout en collaborant étroitement avec les équipes internes (produit, projet, technique, cloud).

Vous serez amené notamment à :

• Déployer, intégrer et optimiser les modèles ML dans un environnement Azure Cloud.
• Garantir la performance (temps d'inférence, scalabilité), la maîtrise des coûts et la fiabilité opérationnelle.
• Implémenter des architectures robustes alignées sur les bonnes pratiques ML Ops.
• Concevoir, mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD
• Le packaging et la mise en production
• La supervision temps réel (logs, métriques, alertes, drift detection)
• Automatiser les cycles de vie des modèles (ML lifecycle management).

-Démarrage : Janvier

-Durée : 3 mois - potentiellement renouvelables

-Localisation : Grenoble

-Télétravail : Oui - pas de Full Remote - On-boarding sur site

• Maîtrise des environnements Azure (Azure ML, Azure DevOps, ACR, AKS, etc.).
• Solides compétences en Python, Docker, Kubernetes, MLflow ou équivalents.
• Connaissance des pratiques CI/CD, d'observabilité et d'ingénierie cloud.
• Compréhension du cycle de vie des modèles ML (déploiement, monitoring, drift, versioning).
• Anglais écrit oral - à l'aise

Notre client est une société finale spécialisée dans le monde de la chirurgie assistée par ordinateur. Elle développe et commercialise des systèmes, alliant électronique, optique, 2D, réalité virtuelle et chirurgie, pour permettre aux chirurgiens de les accompagner lors d'intervention chirurgicale.

Composée de 90 collaborateurs dont 80% des effectifs en R&D, cette société est rattachée à une maison mère basée aux Etats-Unis, mais reste totalement indépendante sur les choix techniques.

Elle souhaite aujourd'hui faire appel à un ML Ops externe afin de revenir renforcer les compétences internes.